音樂辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

HTC Butterfly蝴蝶機活用極限技

為了解決音樂辨識的問題，作者鄭蛋蛋、PCuSER特約作者群 這樣論述：

　　本書拋開制式的說明書教學，將焦點鎖定在使用者如何活用HTC Butterfly，裡面有哪些新奇特別、不能錯過的功能與技巧，以密技活用的方式，帶使用者玩HTC蝴蝶機，滿足操作、應用、生活與工作所需。 　　這本書擁有操作手冊的完整性，但從使用者真正的需求出發，而不流於介紹型式。包括新手一定會遇到的狀況、網路上最多人問到的問題、作者獨家提供的活用密技…等。讓讀者覺得手機好用，能解決生活上及工作上的各種需求。 　　全書以活潑、短小單元的型式呈現，讀者讀起來不會有壓力，隨手就能翻查到自己想知道的主題。本書由電腦玩物(playpcesor.blogspot.com/)站長統籌，為網路上極具知名度的

3C部落格，統籌過多本暢銷書籍。 本書重點特色 　　外觀與軟硬體規格、特色大解密　　一定要做的Google服務申請與設定　　HTC Sense密技　　特色功能+操作小密技　　內建應用程式活用　　你可能不知道的設定　　音樂相關服務　　攝錄功能操作密技　　特別增加Google Play商店付費App推薦、購買退費等流程教學 作者簡介 鄭蛋蛋 　　知名3C部落客，現任Yahoo!奇摩3C摩人，Yahoo!3C頻道專欄執筆。　　egg3c.tw/ PCuSER特約作者群 　　Jacket、林亞仁，長期貢獻HTC教學文章於Mobile 01 HTC版。

音樂辨識進入發燒排行的影片

分離歌唱人聲與伴奏聲之高性能演算法

為了解決音樂辨識的問題，作者林嘉欣 這樣論述：

本文是有關於歌唱人聲分解和盲訊號分離的研究。歌唱人聲與伴奏聲的分離(Singing Voice Separation, SVS)在音樂資訊探索(music information retrieval)、歌詞對齊時間點(alignment of lyrics)和歌詞辨識(lyrics recognition)、以及製作Karaoke伴唱帶等諸多應用上，扮演重要角色。近年來深度學習為主的SVS解決方案在很多場域的表現確實出色，但是它們的效能依賴於訓練資料的多寡、種類及音質，而且在可攜性與計算量方面，尚有改善空間。相較之下，經典的音訊演算法仍然具有快速、通用的優勢。在實務上，我們發現單聲道的經典S

VS演算法存在重大缺點：它的低頻性能不佳。原因是演算法在引用時頻圖分析時，低頻的分辨率不高。這導致歌唱人聲總是錯誤地攜帶低頻的伴奏成分。為了解決這個問題，我們提出了結合監督式非負矩陣分解(Supervised Non-negative Matrix Factorization, SNMF)方法來輔助分析結果。我們事先使用少量的乾淨樂器 (通常是打擊鼓組、貝斯)音源，訓練出基底。如此一來，就能在正式的分解階段大幅提高低頻分解的正確程度。我們的方法在單聲道的SVS上，比起其它的主流方法，SDR與SIR皆有明顯的提高。現今音樂大部分以雙聲道的形式流通於網路上。我們注意到在2個混音(Mixtures)

的情況下，可以結合盲訊號分離方法，增進SVS的分離效能。DUET 是很常見的盲訊號分離(Blind Sources Separation, BSS)方法，它只需要2個觀測混合就能實現。所以在我們提出雙聲道的SVS方法中，引用了DUET加強分離的性能。不過，我們發現到DUET應用於一些場合，其建立的直方圖無法反應出正確的聲源數目、衰減與延遲。例如：不同聲源之間的時間占比有巨大落差時，導致時間占比小的聲源容易直接被演算法忽略掉。對此，我們提出了子直方圖的想法，搭配Max-Dist 和Var-Dist 建立直方圖。它們能良好的解決時間占比落差過大或是SNR低的應用場合所衍生的阻礙。此外，DUET在重

建聲源的步驟中，會摻入非直接路徑上的成份，而降低估計聲源的乾淨程度。為了解決這個問題，我們提出了DPM (Direct Path Masking)方法調整聲源模型。它讓我們從混音中估計出主要來自直接路徑的聲源。最後，我們成功地結合上述聲源分離方法，獲得高性能的雙聲道SVS。經過實驗驗證，它在聲源分離的最重要指標像是SIR、SDR，確實皆優於現有的方法。

指指點點：皮指紋SEE你人生

為了解決音樂辨識的問題，作者蕭雅月 這樣論述：

風水　紫微　星座　塔羅你覺得神秘但是不科學嗎？！那來看看皮指紋吧！ 　　不要再侷限於命盤和星盤　　打開你的雙手　　就能指出你的未來！！！ 　　你是斗紋人，箕紋人，還是弧紋人？　　進入本書　　九種紋型 108種組合　　解開你的指紋和人生所牽上的紅線 什麼是皮指紋？ 　　皮指紋是包括指紋、掌紋及足紋，在遺傳學上，皮紋的形成是從在母體內的胚胎期的13 ~ 19週，由外胚胎層慢慢發育形成，直到第24週所有的紋線會發育完成，所以遺傳學家也認為皮紋的形成排列是由遺傳的基因所影響的，而手指或腳趾上的皮紋的脊紋總數，也是由遺傳的基因所決定的。因此遺傳學家也認為皮紋與人類的大腦潛能及人格表現有極大的聯結關係

。 　　而十指的指紋類型，更是反映大腦的功能延伸，所以手指的紋路類型不同，也代表不同的人格特質表現與特性，伸出你的手發現你的潛能吧！ 　　*左手拇指：代表人際智能；人際溝通的方式，及人脈擴展關係，此區也可反映出內向或外向的個性表現 　　*右手拇指：代表內省智能；指認識自己，對自我的了解度如何，此區可了解自 我要求度如何及自我壓力的大小 　　*左手食指：代表空間智能；對空間的概念，與想像空間的思維，此區可反映出想像空間的方式如何 　　*右手食指：數學邏輯的智能表現；此區可了解邏輯思維和用什麼樣的學習方式是適合的 　　*左手中指：身體的運動智能；了解肢體律動的方式表達 　　*右手中指：身體的運動智

能；了解肢體動作創造的方式與知覺，及操控力的呈現 　　*左手無名指：音樂智能；了解音樂辨識與音樂欣賞的形式 　　*右手無名指：語言智能；了解語言的辨識力、理解力及語言的表達方式 　　*左手小指：自然觀察智能；了解圖像的創造力與視覺知覺 　　*右手小指：自然觀察智能；了解圖像的辨識力與視覺理解觀察力 作者簡介 蕭雅月 　　最美麗的皮指紋分析師 其經歷為：　　救國團中國青年服務社皮紋分析講師、　　台灣亞太健康管理協會常務理事、　　瑞士CIDESCO國際美容治療師、　　英國CIBTAC國際減重飲食營養師、　　救國團中國青年服務社指甲彩繪講師、　　德國 Alessandro Nail Design 美

甲護理彩繪師證書、　　義大利PAB美容保養師證書、　　雅麗珊Alessandro 美容彩妝講師、　　中國營養師 / 中國健康管理師證照 　　著有【做個自然美人】【美麗享瘦泡澡書】【做個四季美人】【局部塑身88 招】【自己做居家清潔用品】等書。

自拍歌唱影像人工智慧導播系統

為了解決音樂辨識的問題，作者陳琮諺 這樣論述：

摘要 iiiABSTRACT iv表目錄 vii圖目錄 viii第一章 研發理念 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 31.3 研究流程 4第二章 學理基礎 52.1鏡頭語言 52.1.1景別 52.1.2鏡頭角度 92.1.3鏡頭運動 122.2導播 142.2.1傳統導播 142.2.2數位型導播 152.3辨識方式 172.3.1音樂辨識 172.3.2動作辨識與分析 182.4影像摳像方法 202.5 KTV包廂服務 24第三章 主題內容 263.1個人化自助式KTV包廂 263.1.1系統流程 273.1.2系統架構 2

83.2系統需求分析 303.2.1操作介面需求分析 303.2.人工智慧導播系統需求分析 323.2.3 錄影及雲端伺服器需求 373.3 系統功能分析 373.3.1 影像與操作介面功能 383.3.2 虛實攝影機運鏡功能 393.3.3 音樂辨識功能 403.3.4 動作辨識功能 423.3.5 伺服器功能 44第四章 方法技巧 464.1影像與操作介面方法 464-2 虛實攝影機控制方法 484-3 音樂辨識方法 504-4 動作辨識方法 524-5 伺服器架構方法 55第五章 成果貢獻 565.1完整系統使用流程 565.2人工智慧導播系統功能成果

585.3結論與建議 61參考文獻 63附錄: 自拍歌唱影像人工智慧導播系統操作流程 66